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HPN：阿里云大模型训练网络架构
目录
内容概要．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
1.1背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
1.2目的与内容概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
阿里云大模型概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
2.1阿里云大模型的发展历程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6
2.2阿里云大模型的技术特点．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7
2.3阿里云大模型的应用场景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8
训练网络架构设计原则．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10
3.1模型训练的基本流程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10
3.2网络架构的选择依据．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11
3.3性能与效率的平衡策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12
核心网络架构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13
4.1输入层设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14
4.2卷积层设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16
4.3池化层设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17
4.4全连接层设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18
4.5输出层设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19
特征提取与处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20
5.1数据预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21
5.2特征选择与构造．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22
5.3特征映射与降维．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24
训练策略与优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25
6.1学习率调整策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27
6.2正则化技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28
6.3损失函数的选择与设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29
6.4优化算法的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30
硬件与平台支持．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32
7.1阿里云硬件资源介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32
7.2分布式训练框架．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34
7.3GPU加速技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35
模型部署与推理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37
8.1模型导出与加载．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37
8.2推理引擎的选择与应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39
8.3实时推理性能优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40
监控与维护．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41
9.1训练过程中的监控指标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42
9.2模型的健康状态检查．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．43
9.3定期维护与更新计划．．．．．．．．．
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